在pyspark中,可以使用windowPartitionBy方法来指定重新分区的方式。该方法接受一个或多个列名或表达式作为参数,用于指定分区的依据。例如,可以使用以下代码对一个DataFrame进行重新分区: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.window import Window from pyspark.sql.functions import co...
从pyspark dataframe中更快地保存csv文件可以采取以下几种方法: 1. 使用分区保存:将数据按照某个列进行分区,然后分别保存每个分区的数据,这样可以并行地保存多个小文件,提高保存速度...
dataframe多行转多列 pivot: 旋转当前[[dataframe]]列并执行指定的聚合 #DataFrame 数据格式:每个用户对每部电影的评分 userID 用户ID,movieID 电影ID,rating评分df=spark.sparkContext.parallelize([[15,399,2], \ [15,1401,5], \ [15,1608,4], \ [15,20,4], \ [18,100,3], \ [18,1401,3],...
当追加插入的时候dataframe只需要scheam一致,会自动匹配 name: str, 表名 format: Optional[str] = None, 格式类型 hive,parquet… mode: Optional[str] = None, 写入方式 partitionBy: Optional[Union[str, List[str]]] = None, 分区列表 df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice||...
map可以对每个RDD内的元素进行逐个操作,一般可以用来生成Pair RDD赋予每个值Key,从而进行groupby或者直接进行partitionby。 sp_df.rdd.map(lambda x: (x.linkid, x)) 1. 实现DataFrame的groupby操作。 mapPartitions 对每个RDD生成的分区进行操作,字面上的意思很容易理解,逐个对每个分区进行操作,里面和map一样可以进...
在PySpark中,我们经常会使用DataFrame API来处理大规模数据集。当我们需要将数据写入已经建好的表中时,通常会使用partitionBy()方法来按照指定的列进行分区写入。本文将介绍如何在PySpark中按分区写入已经建好的表中,并给出代码示例。 1. 准备环境 首先,我们需要确保已经安装好了PySpark,并且已经建好了要写入的表。我们...
RDD和DataFrame 1.SparkSession 介绍 SparkSession 本质上是SparkConf、SparkContext、SQLContext、HiveContext和StreamingContext这些环境的集合,避免使用这些来分别执行配置、Spark环境、SQL环境、Hive环境和Streaming环境。SparkSession现在是读取数据、处理元数据、配置会话和管理集群资源的入口。 2.SparkSession创建RDD from ...
Row(name='Jim', age=18, score=77)]2、limit(n): 返回dataframe #窗口函数 (从序号1开始的,如果需要从0开始需要 -1)row_number over(partition by colname1 order by colname2) partition by:按照分区排序,如果按照全部数据排序则去掉 partition by ...
pyspark读写dataframe 1. 连接spark 2. 创建dataframe 2.1. 从变量创建 2.2. 从变量创建 2.3. 读取json 2.4. 读取csv 2.5. 读取MySQL 2.6. 从pandas.dataframe创建 2.7. 从列式存储的parquet读取 2.8. 从hive读取 2.9.从hdfs读取 3. 保存数据 3.1. 写到csv 3.2. 保存到parquet 3.3. 写到hive 3.4. ...
(3)pyspark---dataframe和sql Top~~ 1、读取: sparkDF = spark.read.csv(path) sparkDF = spark.read.text(path) Top~~ 2、打印: sparkDF.show()【这是pandas中没有的】:打印内容 sparkDF.head():打印前面的内容 sparkDF.describe():统计信息 ...